MATLAB
实现基于
ICEEMDAN-XGB
改进完全集合经验模态分解自适应噪声（
ICEEMDAN
）结合极端梯度提升（
XGB）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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随着工业现代化的不断发展，各类复杂机械设备和自动化系统在生产领域中得到了广泛应用。设备运行的可靠性与稳定性已成为保障生产效率与产品质量的关键因素。现实中，设备在长时间运行过程中，常常因结构疲劳、部件磨损、环境扰动等多种原因产生各类故障。这些故障如果不能被及时检测和预测，将直接导致生产中断、设备损坏甚至造成安全事故和经济损失。因此，针对复杂信号的高精度故障诊断与分类预测成为智能制造和工业4.0的重要研究方向之一。
传统的故障诊断方法多依赖人工经验和先验知识，难以应对设备信号的非平稳性、噪声干扰和特征复杂等问题。为了解决这一难题，基于信号分解和特征提取的智能方法应运而生。完全集合经验模态分解（EEMD）及其改进算法已被广泛应用于非平稳信号的处理。EEMD能够将复杂信号自适应分解为一组本征模态函数（IMF）， ...